Numpy: numpy 배열의 기본값을 취소하고 과학적 계수법으로 표시

묘사

우리는 데이터 분석을 할 때 파일의 데이터를 자주 읽고 np.ndarray 대상으로 전환하지만 np.ndarray 과학 계수법으로 기본적으로 나타난다. 예를 들어

import pandas as pd
import numpy as np

mnist = pd.read_csv('../dataset/all_mnist_data.csv').values
instance = mnist[0]

print(instance)

출력은 다음과 같다. 정말 머리가 크다

    [  5.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00
       ...              ...              ...              ...
       0.00000000e+00   1.17187500e-02   7.03125000e-02   7.03125000e-02
       7.03125000e-02   4.92187500e-01   5.31250000e-01   6.83593750e-01
       1.01562500e-01   6.48437500e-01   9.96093750e-01   9.64843750e-01
       ...              ...              ...              ...
       0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00
       0.00000000e+00]

해결 방법

코드 직접 보기

import pandas as pd
import numpy as np
''' '''
np.set_printoptions(suppress=True)

mnist = pd.read_csv('../dataset/all_mnist_data.csv').values
instance = mnist[0]

print(instance)

효과는 다음과 같다, Great!

    [ 5.          0.          0.          0.          0.          0.          0.
      ...         ...         ...         ...         ...         ...         ...
      0.01171875  0.0703125   0.0703125   0.0703125   0.4921875   0.53125
      0.68359375  0.1015625   0.6484375   0.99609375  0.96484375  0.49609375
      ...         ...         ...         ...         ...         ...         ...
      0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.
      0.          0.          0.          0.          0.        ]